Visuelle Suche: Marktüberblick und Trends

Es ist allgemein bekannt, dass algorithmenbasierte Suchmaschinen wie Google und Yahoo zu den meistgenutzten Internetanwendungen zählen. Dies bedeutet allerdings nicht, dass solche Suchmaschinen automatisch die besten Suchergebnisse liefern und besonders anwenderfreundlich sind. Nicht zuletzt aus diesen Gründen wird seid geraumer Zeit über alternative Suchdienste diskutiert. Dabei steht momentan die Auseinandersetzung mit semantischen Suchdiensten im Vordergrund (wie z. B. Powerset, Evri, Hakia, Trueknowledge, Spock, etc.), die eine Formulierung natürlichsprachiger Suchanfragen unterstützen sollen – so die Vision. Die in diesem Zusammenhang geführte technische Diskussion stellt vordergründig auf Themen wie Maschinenlernen, Natural Language Processing oder SPARQL ab. Weitaus weniger Beachtung wurde in letzter Zeit der Präsentation von Suchergebnissen und der Navigation durch die Ergebnislisten geschenkt. Gerade aber in diesem Bereich lassen sich interessante Ansätze identifizieren, die – vor allem im Bereich der vertikalen Suche – einen deutlichen Mehrwert im Vergleich zu horizontalen Suchmaschinen wie Google bieten. Im weiteren Verlauf werden daher ausgewählte Suchmaschinen vorgestellt, die sich mit der Visualisierung von Suchergebnisseiten und der Navigation durch große Datenbestände beschäftigen. Die in diesem Zusammenhang diskutierten Ansätze lassen sich drei Themenbereichen zuordnen:

  • Visuelle Suche im E-Commerce
  • Zeit- und domänenspezifische Visualisierung von Suchergebnissen
  • Visuelle Suchansätze ohne thematischen Schwerpunkt

Visuelle Suchansätze im E-Commerce haben insbesondere im Zuge der Auseinandersetzung mit dem viel beschworenen Web 2.0 an Bedeutung gewonnen. Kennzeichnend für diese Suchmaschinen ist es, dass sie eine farb- oder konturenbasierte Suche unterstützen, um z. B. ähnliche Kleidungsstücke zu identifizieren. Bekannte Beispiele für diesen Suchmaschinentyp sind Like.com, Pixsta, Etsy oder DaWanda. Wenngleich mit einer stark visuell ausgerichteten Präsentation der Suchergebnisse lange Ladezeiten einhergehen, bieten sie dennoch einen entscheidenden Vorteil für die Shopbetreiber: Im Vorfeld von Kaufentscheidungen suchen potenzielle Käufer gezielt im Internet nach Fotos und Videos. Eine visuelle Suche kann insofern – in Abhängigkeit der angebotenen Produkte – in idealtypischer Weise die Informationsbedürfnisse der Anwender befriedigen. Besonders deutlich kommt dieser Vorteil im Automobilbereich zum tragen. So kommt eine Studie von eMarketer zu dem Ergebnis, dass ein Käufer durchschnittlich zwischen vier und sechs Stunden im Internet nach Fotos und Videos ihrer präferierten Fahrzeuge suchen. 60 % dieser Zeit enfällt dabei auf die Suche nach Bildern und Videos. Die verbleibenden Zeit verwenden die Kaufinteressenten mit der Suche nach textbasierten Informationen (z. B. Preise, Leistungsmerkmale etc.), die jedoch erst im späteren Zeitpunkt des Kaufentscheidungsprozesses an Bedeutung gewinnen.

Eine Vorreiterrolle im Bereich der visuellen Suche nimmt ebenfalls der C2C-Marktplatz Etsy ein, der z. B. die ortsbasierte Suche nach Verkäufern auf visuellem Wege unterstützt. Mit lediglich einem Klick auf eine Landkarte erhält der Anwender hier Informationen zu verschiedenen Anbietern. Darin ist eine Vereinfachung bei der Suche zu sehen, da die Anwender nicht mehr dazu gezwungen sind, teilweise sehr komplexe Suchmasken auszufüllen, wie das z. B. bei Spezialsuchen im Immobilienbereich der Fall ist.

Auf einer ähnlichen Grundidee wie Etsay basiert BrowseGoods. Der Anwender kann hier – im einfachsten Fall durch die Bedienung der Scrollradfunktion einer herkömmlichen Maus – in Produktgruppen zoomen, um durch verschiedenen Produktvarianten zu navigieren. Gleichzeitig wird aus der Größe der verschiedenen Kategorien ersichtlich, wie viele Produkte der jeweiligen Kategorie zugeordnet sind.

Unter dem Stichwort „zeitbasierte Visualisierung“ werden solche Suchansätze subsumiert, die eine zeitbasierte Sortierung und visuelle Aufarbeitung der Suchergebnisse unterstützen. Eine solche zeitbasierte Visualisierung bieten redaktionell gepflegte Angebote bereits seid geraumer Zeit an. Exemplarisch hierfür sei z. B. die BBC Library genannt. Bei diesem Projekt werden historische Ereignisse aus dem Vereinigten Königreich auf einer Zeitleiste abgetragen. Auf diesem Wege ist es für den Anwender faktisch möglich, die Geschichte im Zeitverlauf zu durchreisen. Die technische Herausforderung bei visuellen Suchverfahren ist nun darin zu sehen, eine entsprechende Aufarbeitung die Suchergebnisse auf automatischen und nicht auf manuellem Wege zu generieren. In diesem Zusammenhang stellt sich z. B. die Frage, an welcher Stelle einer Zeitleiste ein im Jahr 2008 verfasster Artikel über die Rolle Otto von Bismarcks im Zuge der Gründung des deutschen Kaiserreichs visualisiert werden sollte. Es erstaunt wahrscheinlich kaum, dass die Realisierung einer solchen Informationsvisualisierung einen erheblichen Aufwand verursacht. So besteht z. B. ein Bedarf an NLP-Tools und verschiedenen linguistischen Verfahren, um bestimmte Entitäten (z. B. Personen, Ereignisse etc.) extrahieren auf einer Zeitleiste zueinander in Bezug zu setzen. Eine solche Umsetzung erfolgt z. B. im Alexandria-Projekt.

In eine ähnliche Richtung wie das Alexandria-Projekt geht auch die Nachrichtensuche SiloBreaker. Auf Grundlage von News-Feeds werden hier Nachrichten in Form von Personennetzwerken visualisiert, wobei zum einen Beziehungen zwischen Personen untereinander und Beziehungen zwischen Personen und Ereignissen angezeigt werden. In so einem Netz wird im Zuge der Suchanfrage nach Hillary Clinton z. B. eine enge Beziehung zu Barack Obama und den Ereignissen “Präsidentschaftswahl” und “SuperTuesday” aufgezeigt. Zum anderen bietet SiloBreaker in Abhängigkeit des Veröffentlichungszeitpunktes der News-Feeds eine visuelle Auswertung des Artikelvolumens an, um Trends bezüglich der Popularität bestimmter Themen zu visualisieren.

Weiterhin lassen sich im Bereich der vertikalen Suche verschiedene Ansätze identifizieren, die auf eine starke Visualisierung ihrer Daten oder auf ein besonders Informationsdesign setzen. Bei Marumushi handelt es sich um eine Art Nachrichtensuche, bei der die Nachrichten in Abhängigkeit ihrer Domäne und Veröffentlichungszeitpunktes in verschiedenen Farben und Größen dargestellt werden. Damit wird die Aufmerksamkeit des Lesers auf visuellem Wege auf bestimmte Themen gelenkt, die zum Zeitpunkt des Seitenbesuchs als besonders wichtig zu werten sind. Die Dienste MusicMap und Musicovery kann man in einer weiten Begriffsumschreibung ebenfalls als eine Art visuelle Suche zu interpretieren. Sie versuchen auf in Form verschiedener Farbkombinationen und Graphen ähnlich Musiker in Bezug zueinander zu setzen, um dem Anwender relevante Musikvorschläge anzeigen zu können.

Der Großteil der bislang vorgestellten Suchdienste fokussierte sich auf bestimmte Themengebiete. Aber auch im Hinblick auf die allgemeine Websuche existieren interessante Ansätze. Dabei stehen vor allem SearchMe und Viewzi im Vordergrund. SearchMe präsentiert die Suchergebnisse z. B. in Form von Screenshots der betreffenden Seiten. Auf den ersten Blick wirkt diese Ergebnispräsentation visuell ansprechend. Die damit verbundenen langen Ladezeiten und der Umstand, dass die Ergebnisse nur schlecht zu lesen sind, spricht zum gegenwärtigen Zeitpunkt jedoch gegen eine dauerhafte Nutzung.

Fazit: Zum gegenwärtigen Zeitpunkte existieren zahlreiche Ansätze, um Suchergebnislisten auf visuellem Wege besser aufzuarbeiten und die Navigation durch komplexe Datenbestände zu unterstützen. Mit Blick auf ihren Verbreitungsgrad muss jedoch konstatiert werden, dass bislang keiner der hier geschilderten Dienste einen hohen Bekanntheitsgrad in der breiten Öffentlichkeit erringen konnte. Ein Grund hierfür mag sicherlich darin bestehen, dass Google nach wie vor auf traditionellem Wege zufrieden stellende Suchergebnisse liefert und ein Großteil der Internetnutzer deshalb nicht nach alternativen Suchansätzen Ausschau hält. Hinzu kommt der Umstand, dass die visuellen Suchmethoden teilweise sehr lange Ladezeiten haben, bis die Suchergebnisse präsentiert werden. Letztendlich setzen zeitbasierte Visualisierungsmethoden ein äußerst komplexes Datenmodell voraus, um verschiedene Sichten auf den Datenbestand zu generieren. Die dazu erforderlichen Techniken – insbesondere im Bereich des semantischen Webs – befinden sich zu großen Teilen noch im Forschungsstadium.

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